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作者 | 毛心如

今年七夕節(jié)，深圳南山區(qū)婚姻登記處出現了一位特殊的「證婚人」。

它不僅為新人蓋章、送結婚證、獻玫瑰花，還參與了主題活動一起合影留念，這個「證婚人」就是星塵智能的 Astribot S1 人形機器人。

不得不承認，從養(yǎng)老護理到商業(yè)服務，再到現在的大規(guī)模工業(yè)應用，人形機器人正沿著「多場景落地」的快車道，加速融入我們生活的方方面面。

而剛剛圓滿完成「證婚」任務的 Astribot S1，也即將轉換角色，投身于更具挑戰(zhàn)的工業(yè)生產一線。

今天，星塵智能宣布與仙工智能達成人形機器人千臺級訂單戰(zhàn)略合作，在未來兩年內推動上千臺 AI 機器人在工業(yè)、制造、倉儲、物流等場景大規(guī)模、分階段部署。

這次合作，不僅是今年國內人形機器人在工業(yè)領域最早一批千臺級商業(yè)合作之一，也為「機器人+」與智能制造深度融合提供了新的實踐案例。

星塵智能：想做具身智能「超級助理」

在競爭激烈的人形機器人賽道，星塵智能走出了一條差異化的發(fā)展道路。

其在技術路線上做了一個「非共識」選擇，即采用繩驅傳動技術作為機器人本體的核心方案。目前，星塵智能也是業(yè)內首個實現繩驅 AI 機器人量產的企業(yè)。

星塵智能創(chuàng)始人來杰認為，機器人與物理世界交互的第一性原理是「力」的感知與控制，而非視覺定位，這一理念直接促成了其對繩驅技術的選擇。

星塵智能的 AI 機器人 Astribot S1 采用繩驅傳動技術，模擬人類肌腱的用力方式，讓機器人行為與動作更接近人類，具備高動態(tài)響應、高靈巧操作、高交互安全等先天操作優(yōu)勢。

傳統(tǒng)電機驅動往往面臨體積大、剛性強和安全性不足等問題，而繩驅技術通過類似人類肌肉與肌腱的傳動方式，在力控精度與安全性之間取得了更好的平衡。

在工業(yè)環(huán)境中，這一特性意味著機器人可以更輕柔地抓取易碎物料、更精準地完成裝配任務，并能更安全地與人類協(xié)作。尤其在物流場景中，Astribot S1 能夠處理各種形狀和重量的周轉箱，適應不同高度的貨架與輸送線，其靈活性明顯優(yōu)于傳統(tǒng)工業(yè)機器人。

在軟件與智能層面，星塵智能構建了全身 VLA 模型架構，并在模型設計上采用「快慢腦」理念，將感知、語言理解與動作控制進行深度融合。

「慢腦」是融合真實場景數據的 VLA 大模型與物理世界模型復合系統(tǒng)，以 20Hz 頻率運行，負責任務規(guī)劃、物理推理與跨場景元技能遷移；

「快腦」基于繩驅傳動與雙閉環(huán)控制技術，以 250Hz 頻率將慢腦指令轉化為毫米級連續(xù)動作，通過力覺反饋實現實時動態(tài)修正。

這種架構有效解決了通用語義理解與實時精確控制之間的矛盾：慢腦處理高級目標并「慢慢思考」，快腦負責「快速決策」并即時執(zhí)行與調整動作。

在工業(yè)場景中，這一機制讓機器人既能理解諸如「搬運物料到三號產線」之類的高層指令，又能實時調整手臂姿態(tài)以適應物料位置的微小變化，并在遇到障礙時做出本能的規(guī)避反應。

此外，其 VLA 模型的訓練數據以真實機器人交互數據為主，輔以仿真數據與互聯網數據作為補充。這種數據策略提高了模型在實際場景中的適配性，減少了純仿真訓練帶來的 Sim2Real Gap 問題。

星塵智能的產品矩陣目前以 Astribot S1 為核心，定價約為 50 萬元，包含了數據采集遙操平臺、SDK 開發(fā)套件等。該產品已在多個場景落地，并收獲了包括京東、央視、深圳養(yǎng)老護理院與深圳市人工智能與機器人研究院等客戶。

這些跨場景的應用經驗為 Astribot S1 積累了豐富的數據經驗，使其在進入工業(yè)場景時具備更強的泛化能力。

此次與仙工智能的合作，將為星塵智能帶來大量真實工業(yè)場景數據，從而進一步提升 VLA 模型在制造與物流場景的適應性，形成「數據越多 → 模型越好 → 體驗更佳 → 數據更多」的正向循環(huán)。

工業(yè)場景，當下商業(yè)化落地的最優(yōu)解

當人形機器人從實驗室走向商業(yè)化，工業(yè)場景幾乎成為了所有頭部企業(yè)的共同選擇。這是技術成熟度、場景適配性與商業(yè)可持續(xù)性共同作用的結果。

從優(yōu)必選、星動紀元、星塵智能、開普勒到特斯拉、Figure AI、Agility，國內外企業(yè)紛紛將工廠作為早期切入場景，通過實訓積累數據、打磨技術。

無疑，工業(yè)場景是現階段人形機器人最佳的「練兵場」和商業(yè)化起點。

工業(yè)場景的首要優(yōu)勢在于其結構化的環(huán)境特征，這與人形機器人當前的技術能力高度匹配。

在制造車間或倉儲庫區(qū)，工作站的位置、輸送帶的速度、料箱的規(guī)格、作業(yè)流程的重復性與異常處理流程大多是可預測和可標準化的。

因此，機器人在部署初期面臨的不確定性較低，工程師可依據明確參數調試定位、力控與抓取軌跡，從而更快達到可用狀態(tài)。

相較之下，家庭、零售店或公共空間環(huán)境復雜多變，機器人需具備極高的適應性、魯棒性與泛化能力，其訓練與驗證所需的時間與成本遠超工業(yè)場景。

從經濟可行性角度看，工業(yè)場景的規(guī)�；瘧�用為機器人企業(yè)提供了實現商業(yè)閉環(huán)的理想路徑。

制造業(yè)面臨著勞動力成本上升、熟練技工短缺、生產效率提升壓力等多重挑戰(zhàn)，這為人形機器人創(chuàng)造了真實的市場需求。

高工機器人產業(yè)研究所預測，到 2030 年全球人形機器人銷量近 34 萬臺，市場規(guī)模將超過 640 億元；到 2035 年銷量超 500 萬臺，市場規(guī)模將突破 4000 億元。

通過替代人工完成物料配送、周轉箱搬運、上下料等工作，企業(yè)可以降低人力成本、提高生產穩(wěn)定性、減少安全事故，從而在短期內實現可量化的投資回報，這種商業(yè)閉環(huán)是消費場景短期內難以實現的。

從技術演進規(guī)律來看，工業(yè)場景是人形機器人從專用到通用的必經階段。

當前的人形機器人距離真正的通用智能還有較大差距，通過在工業(yè)場景的應用，機器人可以先在特定領域建立起技術壁壘和用戶信任。

具體到應用場景，工業(yè)領域為人形機器人提供了豐富的任務矩陣。

在 3C 電子、汽車制造等行業(yè)的車間，機器人可以完成精密組件的搬運和裝配；在新能源電池生產線上，機器人可以實現電芯的檢測和搬運；在物流倉儲場景，機器人可以完成貨物的分揀、碼垛和轉運。

總而言之，工業(yè)場景被視為人形機器人商業(yè)化的首站，既源于其場景本身的標準化與可量化特性，也離不開產業(yè)組織與供應鏈的現實支持。

最終能借助工業(yè)場景為跳板、成功走向家庭與服務業(yè)的廠商，往往是在硬件工程化、控制器協(xié)同與數據閉環(huán)三方面都取得實質性進展的企業(yè)。

量產元年，訂單橫飛

2025 年無疑是人形機器人量產元年。

數據顯示，今年我國人形機器人銷量有望突破 1 萬臺，同比增長 125%。應用層面，人形機器人已在工業(yè)制造、零售配送、餐飲服務等領域試點投入，整個產業(yè)正進入規(guī)�；�落地階段。

量產實現飛躍，離不開頭部企業(yè)紛紛簽下大額訂單，推動行業(yè)邁向規(guī)�；瘧�用。

從今年 7 月開始，大訂單接連不斷。先有宇樹科技與智元機器人一起拿下中國移動 1.24 億元的訂單，成為國內人形機器人領域迄今最大的單筆采購。

隨后，優(yōu)必選在 4 月簽訂大型雙足人形機器人采購合同后，于 7 月中標覓億汽車 9051.15 萬元的人形機器人采購項目，拿下全球人形機器人企業(yè)的最大中標單。

8 月，智元與富臨精工達成數千萬元合作，近百臺遠征 A2-W 將落地富臨精工工廠，成為國內工業(yè)領域具身機器人規(guī)模化商業(yè)簽單的首個案例。

樂聚機器人則成為北京人形機器人數據訓練中心二期項目的第一中標候選人，訂單金額達 8295 萬元。

此外，像天太機器人簽署全球首例萬臺具身智能人形機器人訂單協(xié)議，均普智能也拿下約 2825 萬元的人形機器人訂單。

這些訂單的意義不僅在于金額大小，更在于它們共同釋放出一個信號：產業(yè)鏈上下游的支付意愿與采購流程已開始向人形機器人傾斜，市場正從「演示試驗」轉向「為能力付費」的新階段。

將這些訂單進行拆解，可以窺見其中三層價值：

第一層是供應鏈與成本曲線的可控性。批量級別交付要求關鍵零部件能在價格與質量上實現規(guī)模化供應。沒有穩(wěn)定的部件供應，單臺制造成本與維護成本會被鎖死在高位，規(guī)模交付反而是一種負擔。

第二層是商業(yè)閉環(huán)的建立。工業(yè)客戶通常關注「投入產出比」，當機器人能夠在明確的指標，例如良率改善或安全事件減少上形成可量化的提升時，機器人才會擁有復購價值，項目才有可能演化為持續(xù)采購。

第三層是運維與服務能力。多臺交付意味著備件系統(tǒng)、現場工程師隊伍、遠程診斷平臺及快速迭代的能力必須同時到位。交付只是第一步，長期可用性與維護成本的控制才是決定復購與擴展的關鍵。

除此之外，每一次交付也相當于一次數據采集機會，機器人能把現場的示范、失敗案例與調參記錄系統(tǒng)化地收集下來，并轉化為可用于訓練的結構化樣本。

把交付看成「數據化生產過程」，才有可能把單次交付的成功轉化為累積性的模型改進，從而在后續(xù)交付中實現更高的適配速度。

相反，如果交付是孤立、無數據閉環(huán)的項目，則無論交付數量多大，長期的商業(yè)價值都會是脆弱的。

盡管今年訂單增長迅猛，但人形機器人產業(yè)化仍然面臨挑戰(zhàn)。樂聚機器人創(chuàng)始人冷曉琨表示，如果只看小腦和本體，2025 年確實是人形機器人量產元年，因為各家交付的機器人都能運動，能走路、能揮手。但真正的人形機器人產業(yè)化一定是大腦、小腦、本體三者融合的結果。

而冷曉琨的判斷，也恰恰點破了當前行業(yè)繁榮背后的真相：量產的初步實現，只是解決了「從 0 到 1」的可用性問題，而真正的產業(yè)化成功，則依賴于「從 1 到 N」的可持續(xù)性與通用性。

當下的訂單橫飛，只是漫長馬拉松的發(fā)令槍聲。

最終能穿越周期、走向通用未來的，會是那些將每一次交付都當作系統(tǒng)能力升級、并成功將數據轉化為真正智能的長期主義者。

       原文標題 : 人形機器人，正狂奔在批量交付的曠野